KOMPSAT-1 위성의 EOC영상은 위성에서 지구를 촬영하는 동안 발생하는 영상 왜곡을 포함하고 있다. 본 연구는 EOC영상의 영상왜곡을 보정하기 위하여 수치지도를 이용하는 정밀기하보정에 대하여 연구한다. 정밀기하보정 과정은 수치지도와 EOC영상의 좌표계를 통합하는 과정을 거쳐 오버레이를 만들어 수치지도의 삼각점을 기준으로 위성영상에서 GCP를 선택하고, 이 GCP를 이용하여 위성 영상을 딜로니 삼각형들의 Mesh형태로 변환하여 모든 딜로니 삼각형을 리샘플링하는 과정을 거쳐 보정된 EOC영상을 얻는다.
2008년 12월에 우리나라 최초의 통신해양기상위성(Communications, Oceanography and Meteorology Satellite, COMS)이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 영상데이터의 기하보정을 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 기상위성은 정지궤도상에 위치하여 전지구적인 영상을 얻는다. 영상의 전지구적인 해안선은 구름 등으로 가려져서 명확한 정보를 제공할 수 없게 된다. 구름 등으로 방해되지 않는 명확한 해안선 정보를 얻기 위하여 구름 추출을 한다. 실시간으로 기상정보를 얻는 기상위성의 특성상 정합에 전체 영상을 사용하면 수행시간이 다소 소요된다. 정합시 전체 영상에서 정합을 위한 후보점 추출을 위하여 GSHHS(Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline)의 해안선 데이터베이스를 사용하여 211 개 의 랜드마크 칩들을 구축하였다. 이때 구축된 랜드마크 칩은 실험에 사용한 GOES-9의 위치 동경 155도를 반영하여 구축하였다. 전체 영상에서 구축된 랜드마크 칩들의 위치를 중심으로 구름추출을 수행한다. 전체 211 개의 후보점 중 구름이 제거된 나머지 후보점에 대하여 정합을 수행한다. 랜드마크 칩과 위성영상 간의 정합 중 참정합과 오정합이 존재하는데 자동으로 오정합을 검출하기 위하여 강인추정기법 (RANSAC, Random Sample Consensus)을 사용한다. 이때 자동으로 판별되어 오정합이 제거된 정합결과로 최종적인 기하보정을 수행한다. 기하보정을 위한 센서모델은 GOES-9 위성의 센서특정을 고려하여 개발되었다. 정합 및 RANSAC결과로 얻어진 기준점으로 정밀 센서모델을 수립하여 기하보정을 실시하였다. 이때 일련의 수행과정을 통신해양기상위성의 실시간 처리요구사항에 맞도록 속도를 최적화하여 진행되도록 개발하였다.
본 연구는 단순 전처리 방법과 수정된 지역적 피쳐 추출기법을 이용하여 특성이 다른 적외선영상 자동 기하보정에 초점을 맞추고 있다. 입력영상은 히스토그램 평활화를 통해 중앙값과 절댓값을 이용하여 전처리를 수행하였으며, 추출 피쳐의 유사도를 거리가 아닌 각 개념으로 변경하여 적용함으로써, 영상간 밝기값 차이를 줄이는데 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다. 기하보정 결과는 시각적인 방법과 Inverse RMSE 방식을 사용하여 평가하였으며, 영상의 특성 차이로 인해 기존의 지역적 피쳐 추출기법 적용으로 해결될 수 없었던 자동 기하보정이 본 알고리즘을 적용함으로써 높은 정합 신뢰도와 적용 편의성을 보임을 확인할 수 있었다. 이를 통해, 제안 방법이 특정 조건의 다중 센서 영상간 자동 기하보정 기법 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 IKONOS-2 위성영상의 센서모델인 RPC 모델에 존재하는 편의들을 항공레이저측량 자료를 활용하여 보정하고 이를 통해 IKONOS-2 위성영상과 항공레이저측량 자료를 정합하기 위해 다양한 조정방정식을 적용하고 이를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 거리자료인 항공레이저측량 자료와 영상자료인 IKONOS-2 위성영상의 특성을 고려하여, 선형객체를 편의 수정을 위한 기하보정의 기본요소로 활용하였다. 이 때, IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델에 존재하는 편의들은 항공레이저측량 자료로부터 추출된 선형객체들을 이용하여 영상좌표계 상에서 조정되게 된다. 특히, 본 연구에서는 IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델의 편의보정을 위해 선행연구들에서 제시된 다양한 형태의 변환함수들에 대해 기하보정 방법론을 적용하고, 사용되는 변환함수에 따른 기하보정의 정확도 평가를 수행하였다. 또한, 기하보정에 사용되는 선형객체의 개수가 결과에 미치는 영향에 대한 평가도 동시에 수행하였다. 마지막으로 DGPS 측량을 통하여 획득된 검사점들을 활용하여 정확도 평가를 수행하고 연구결과의 효용성을 검증하였다.
드론영상은 소규모 지역의 공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 장점을 가지고 있어 빠른 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 이러한 드론영상을 지상좌표계가 설정되어 있는 정사영상에 자동으로 영상등록할 수 있는 기하보정 기법이 적용된다면 다양한 분석에 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 선형정보와 특징점 정보를 이용하여 시 공간해상도에 차이가 있더라도 드론을 이용하여 촬영된 단일 영상 및 연속영상을 기하보정할 수 있는 방법론을 제안하였다. 선형정보를 이용하는 방법을 통해서 영상간의 초기 기하보정을 위한 투영변환 매개변수를 결정한 후 영상에서 다수 추출할 수 있는 특징점에 대한 템플릿 정합을 통해서 최종적으로 영상의 기하보정을 수행하였다. 실험을 통하여 지형의 기복이 많이 있지 않은 지역에서는 기하보정의 정확도가 높게 나타났다. 이에 반해 지형의 변화가 많은 지역에서는 정량적인 측면에서 다소 오차가 크게 나타났으나 정성적인 분석에는 연속영상의 기하보정 결과를 충분히 활용가능한 것으로 판단된다.
최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.
지상사진측량 방법에 의한 도면 작성은 다소의 번거로운 입체영상의 획득 과정과 고가의 해석기기를 바탕으로 한 도화 과정을 필요로 한다. 이에, 본 연구에서는 이러한 영상 해석 과정을 탈피하여 보다 용이한 방법으로 영상을 획득하고 처리하여 대상물에 대한 도면을 작성하고자 하였다. 이를 위해, 단-사진 정사투영 영상을 생성하기 위한 기하보정 시스템을 구축하고 건축물을 대상으로 다양한 워핑 기법을 적용하여 보정 영상들의 성과를 비교·분석하였다. 이로서, 단-사진 기하보정의 수행성을 평가할 수 있었으며 다양한 비-지형 측정 분야에 이의 활용을 기대한다.
촬영된 사진이나 음화 또는 양화필름을 스캐닝할 때에는 스캐닝에 따르는 기하왜곡이 발생하게 된다. 스캐닝 기하왜곡을 보정하기 위하여는 스캐닝 대상물상에 평면위치를 정확하게(수$\mu{m}$의 정확도) 알고 있는 선명한 기준점들이 있어야 한다. 특수한 측정용 카메라에 있어서는 필름면 앞에 내장되어 있는 레조플레이트의 십자선이 사진상에 나타나긴 하지만 비측정용 카메라인 경우에는 스캐닝 왜곡을 보정할 수 있는 기준점을 얻을 수 없기 때문에 이론적인 스캐닝 왜곡의 보정이 어렵다. 따라서 스캐닝 기하왜곡을 소거하기 위하여는 스캐닝하고자 하는 사진이나 필름 위에 올려놓을 수 있는 건판이 필요하다. 본 연구에서는 스캐닝 왜곡 보정용 건판을 제작하고, 제작된 정밀보정건판의 사용을 통하여 CCD 카메라 스캐너로 사진을 스캐닝할 때에 발생하는 기하왜곡을 보정할 수 있었으며, 제시된 보정기법의 유효성을 검증할 수 있었다. 그리고 보정건판상의 기준점 형태에 따른 왜곡 보정 정밀도를 검사한 후, 보다 유효한 기준점 형태를 제시할 수 있었다.
본 연구는 인공위성 영상의 전처리 시스템에 사용되기 위한 RPC 기하보정 모듈을 개발하는 것이다. 이를 위하여, Terrain-Independent Ⅰ, Terrain-Independent Ⅱ 및 Terrain-Dependent의 3가지 방법이 KOMPSAT-1, SPOT PAN 영상에 적용되었다.
한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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